ICMRA 改进的最小控制递归平均的语音增强算法

资 源 简 介

ICMRA 改进的最小控制递归平均的语音增强算法

详 情 说 明

ICMRA（改进的最小控制递归平均）算法是一种针对语音信号处理中的噪声抑制问题提出的自适应滤波方法。该算法在传统的最小控制递归平均（MCRA）基础上进行了优化改进，能够更有效地在非平稳噪声环境下实现语音增强。

算法核心思路是通过动态估计噪声功率谱来实现噪声抑制，主要包含三个关键步骤：首先利用递归平均方法估计噪声功率谱，接着通过最小统计控制技术跟踪噪声变化，最后采用改进的决策导向方法调整语音存在概率。这种组合策略使ICMRA能够更好地适应复杂声学环境中的噪声波动特性。

相比传统算法，ICMRA的改进主要体现在两个方面：一是引入了更精确的语音存在概率估计方法，减少语音失真；二是优化了递归平均的收敛速度，在保持噪声抑制效果的同时提高了算法的实时性。实验表明，该算法在低信噪比条件下仍能保持较好的语音清晰度和自然度。